利用协作智能实现面向未来的业务

by 2021年11月18日

利用协作智能实现面向未来的业务

by 2021年11月18日数据治理

传统的经营方式对现代公司来说是死刑. 在1950年代, 《财富》500强公司的预期寿命至少为60年, 但是今天, 预计它们的寿命不会超过20年. 是什么导致了这种变化?

今天, 公司必须有经受中断的勇气, 管理复杂的供应链, 并为客户提供个性化服务, 不管有10个还是1000万个. 而不是像操作缓慢, 过去的巨兽机构, 即使是最大的公司也在采用敏捷和精益的方法来快速生产, 然而,影响和精确, 动不动就能做出决定. 协作智能甚至使在企业级别上做到这一点成为可能. 让网上正规买球网站探索为什么.

 

什么是协作智能?

促进协作使团队领导和决策者能够访问各种不同的知识, 经验, 以及广泛的团队成员的专业知识. 甚至在大数据出现之前, 公司知道,一个人拥有做出战略决策所需的所有知识是多么罕见. 在当今复杂的商业环境中, 一个部门或管理团队不可能独自有效地做出重大决策.

协作智能专注于部署和培养一个环境,让每个人或(现在)算法一起工作,但保留一定程度的自主权,允许多样化的输入和创新. 在这种背景下, 算法涵盖了从经典的预测模型到人工智能再到优化过程的方方面面. 如果没有自主性,团队就掩盖了每个人的经验和知识. “人是聪明的,但人是愚蠢的,”正如电影所说的那样.

这是对人性的严厉评判,但也有一点道理. 协作智能的理念之所以如此吸引人,是因为它鼓励每个人在公司的背景下根据自己的专业知识提供指导. 然后,这些指导意见会与其他人的意见进行核对,形成一套可供决策者审查的最终方案. 它为决策者提供了各种各样的意见和数据来做出决定, 同时支持更广泛的资产(人力和算法)来为流程提供输入. 这是现代商业预期的务实转变. 也就是说,  这种破坏是经常发生的,而不是例外. 拥抱颠覆是公司生存下去的唯一途径  20年的记录,更不用说能活下来了.

协作智能最初意味着将优秀的团队聚集在一起,让他们进行头脑风暴——想想苹果著名的“偶遇”实验吧.“今天,公司比以往任何时候都更需要协作智能. 但他们需要一个数据框架,鼓励与所有利益相关者积极共享数据,以便他们可以把数据和算法的输出作为过程的一部分. 

 

使人

数据提供对公司运营的洞察, 人工智能可以使许多过程自动化. 然而, 战略决策除了需要从自动化过程中收集的数据外,还需要不同员工和部门的专业知识和投入. 现代企业面临的一个挑战是促进战略决策所需的协作,因为, 而必要的, 从不同的人那里收集信息既耗时又麻烦.

数据结构为员工提供了一个协作空间来访问和, 更重要的是, 实时解读数据以做出这些战略决策. 数据结构将不同的数据工具和存储库链接在一起,同时消除竖井……所有这些都不会牺牲安全性. 换句话说, 每个涉众都可以跨越数据格式和工具的边界实时访问他们需要的数据. 一旦涉众有能力按照他们的意愿探索数据, 他们能够更好地发现关键的见解,并对自己的经验做出具体的解释.

 

释放数据

组织如何为团队成员提供协作智能所需的数据访问,同时又不忽略安全性和隐私? 数据结构不仅将广泛的工具和数据源编织在一起,使协作更加容易, 它还允许决策者和it部门设置细粒度的治理控制,以保护数据,并围绕任何给定的个人如何使用数据设置护栏. 即使数据像它应该的那样自由流动, 它仍然受到保护,并且只在每个用户试图回答的问题的粒度和复杂性级别上提供.

一旦决策者能够保证数据在数据结构中得到保护, 不同的部门和利益相关者可以自由地访问它,而不必为了每个新问题反复经过it的考验. 数据结构实现了自主权,因此部门可以按照自己的节奏和方式做出数据驱动的决策,同时确保流程的安全和准确.  一旦决策者对数据结构有了信心,并体验到它提供的好处, 他们对利用数据的承诺只会增加,因为使用数据的门槛要低得多.

 

迈向协作智能

收集和存储数据以及分析工具只是第一步. 使访问, 使用, 为了最大化利益相关者的采用和产生的价值,尽可能简单和安全地分析数据是必要的. 将公司转向协同智能,需要从过去的实践中进行技术和文化方面的调整:

  • 调整态度不要认为领导团队是万能的, 准备好发号施令了. 而不是, 领导者应该向他们的组织提出正确的问题, 允许那些有不同经验和知识的人提出想法, 担忧, 并在探索相关数据后提出解决方案. 然后, 在综合这些信息以及领导者自己的意见和经验后,可以做出决定.
  • 找到合适的工具:数据结构可以为需要的人开放数据, 确保数据可用, 验证数据质量, 处理各种数据格式, 允许不同的工具访问它, 并确保一切安全. 数据结构将组织捕获和存储的数据转换为组织可以高效利用的数据. 它为团队成员提供资源来回答领导提出的问题.
  • 测量和迭代协作智能和数据驱动决策需要明确的、可衡量的目标. 协作的整个目的是拥有一种灵活的方法,可以根据协作确定的需求进行更改. 确定用于衡量协作本身是否成功的度量标准是很重要的, 以及来自协作的数据和分析过程. 然后,随着时间的推移,随着结果的实现,调整指标和基于这些指标的目标. 

关注刚刚讨论的项目甚至可以帮助大公司采用敏捷流程类型,使他们能够经受破坏并快速适应.

 

使用数据结构实现协作智能

协作智能需要一个统一的数据框架,既可以自由数据,也可以保护数据. 用户在获取基本数据和手工提取个人见解上花费的精力就越少, 更好的. 目标应该是提供对各种数据和分析的无缝访问,这样用户就可以专注于回答他们的业务问题,而不是陷入需要花费时间和造成挫折的技术活动的泥潭.

数据结构的一种方法已被产品化,如the Modern data 公司提供的DataOS. 查看DataOS如何转换您对数据的使用以驱动价值, 网上正规买球网站安排咨询.

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